挖才網路技術

1. 數據挖掘技術主要包括哪些

數據挖掘技術主要有決策樹 、神經網路 、回歸 、關聯規則 、聚類 、貝葉斯分類6中。

1、決策樹技術。

決策樹是一種非常成熟的、普遍採用的數據挖掘技術。在決策樹里，所分析的數據樣本先是集成為一個樹根，然後經過層層分枝，最終形成若干個結點，每個結點代表一個結論。

2、神經網路技術。

神經網路是通過數學演算法來模仿人腦思維的，它是數據挖掘中機器學習的典型代表。神經網路是人腦的抽象計算模型，數據挖掘中的「神經網路」是由大量並行分布的微處理單元組成的，它有通過調整連接強度從經驗知識中進行學習的能力，並可以將這些知識進行應用。

3、回歸分析技術。

回歸分析包括線性回歸，這里主要是指多元線性回歸和邏輯斯蒂回歸。其中，在數據化運營中更多使用的是邏輯斯蒂回歸，它又包括響應預測、分類劃分等內容。

4、關聯規則技術。

關聯規則是在資料庫和數據挖掘領域中被發明並被廣泛研究的一種重要模型，關聯規則數據挖掘的主要目的是找出數據集中的頻繁模式，即多次重復出現的模式和並發關系，即同時出現的關系，頻繁和並發關系也稱作關聯。

5、聚類分析技術。

聚類分析有一個通俗的解釋和比喻，那就是「物以類聚，人以群分」。針對幾個特定的業務指標，可以將觀察對象的群體按照相似性和相異性進行不同群組的劃分。經過劃分後，每個群組內部各對象間的相似度會很高，而在不同群組之間的對象彼此間將具有很高的相異度。

6、貝葉斯分類技術。

貝葉斯分類方法是非常成熟的統計學分類方法，它主要用來預測類成員間關系的可能性。比如通過一個給定觀察值的相關屬性來判斷其屬於一個特定類別的概率。貝葉斯分類方法是基於貝葉斯定理的，樸素貝葉斯分類方法作為一種簡單貝葉斯分類演算法甚至可以跟決策樹和神經網路演算法相媲美。

2. 網路技術要怎麼樣才能學好呢

一、如何才能學好網路技術,成為一名合格的網管員? 如果要問:網路是用來做什麼的?相信許多人都有基本上一致的答案,但是要問如何才能學習好網路技術,成為一名合格的網路管理員,其實這是個非常難答的問題,也沒有一個完全標準的答案,在此筆者只能從一個「過來人」的角度進行分析、總結。 學習網路技術可以有多種途經,如可以在學校接受正規、系統的教育;可以通過各種各樣的培訓班學習;可以在互聯網上查找資料學習;但對於已經工作或者剛進入網管行業的讀者朋友來說,更多的是買書自學。雖然說對於哪種方式更好,沒有絕對的答案,但就從效率和實用性角度來看,筆者還是認最後一種更有效,更快速。 在學校學的知識並不是說不重要,但基本上不實用,屬於純理論的多,而且版本較舊(一般一本教材都要用上三年以上),很難適應實際的網路維護和管理需求。培訓班學習,說句實話是非常必要,但初級的筆者認為沒多大必要,因為自學一段時間完全可以自己掌握,高級的培訓、認證費太貴(總費用通常在5000元以上),並不是一所有工薪階層讀者朋友所能承受得起的。至於通過在網上查找資料學習也是一種好的學習方法,但要注意,網路上的文章並不保證其正確性,可能會起到誤導的作用。現在網路上的文章,特別是一些小站文章質量太差,不要說語句如何精煉,就連基礎知識都可能用錯。而且單一的文章沒有任何系統性可言,很難系統地學習到所需知識。而買書自學,並通過一定的網路環境實踐,這才是最經濟,最靈活、最有效率的方式,當然這需要在有一定技術基礎的前提下,否則很難正確理解書中的內容。但它的優點仍然是最主要的:一方面,自學方式時間安排非常靈活,不受太多限制,另一方面,實踐機會可能更多,更真實。當然最重要的就是最經濟,無需花太多的錢,只需購買書本的費用。筆者建議在初步階段,可以採取一些靈活的學習方式,如通過網路、論壇或購買專業報刊、雜志學習。這是一個原始積累階段,學習面最好廣些。而且通過這種方式可以學到許多最新的技術和產品,筆者就是通過這種途經緊跟最新網路技術和產品的。為了鞏固這些知識,筆者還為多家國內著名媒體寫稿,有近十年寫稿經歷,稿件數在幾千篇。在此階段,可不必追求太專業,對於一些不理解的技術也可不要刻意求解。等到了自己有一定基礎後,想要繼續深入學習,這時就得購買專業圖書,或者進培訓班系統學習了。 二、自學網路技術,應選擇什麼樣的書? 這也是許多讀者問到的一個問題,令我很難,甚至無法回答。因為如果不推薦自己寫的這套書吧,讀者會覺得連自己都認為不好的書一定不好,而且這也違背了我自己的意願;要推薦吧,又怕讀者不相信,認為是自吹自誇。其實,說心裡話,我認為我編寫的這套書的確要比同類書更適合讀者自學。這同時也得到了廣大讀者朋友、網路專家、學校老師的充分認可。在此只能給出以下幾點看法。 具體選用什麼圖書作這自己的自學教材就要看自己學習的主要目的了,如果是想通過某種資格認證考試,當然是選用各種認證輔導教材了,最好還是指定的,這樣可能通過率高些。但要注意,這類圖書在編寫時就不是從應用角度出發的,所以這些書中介紹的知識基本上是一些理論方面的,有些還非常深奧,很難看得懂。而且缺乏具體應用的指導,在實際網路維護和管理中可能用不上。如果是想從深層次掌握一些網路技術原理,從事某方面的程序開發,則最好選購經典的網路技術教材,最好還是外版的,因為這方面的技術國外的還是要深入許多的。但同樣,這類書對於大多數想從事網路維護和管理的朋友來說沒有多少實用價值,因為也基本上是純理論的,而且還可能要結合一些高級數學知識,公式一大堆,學起來比較枯燥。而作為大多數想從事網路維護和管理,真正想提高自己的網路維護和管理水平的朋友來說,我認為,這套「網管員必讀」系列叢書是較好的選擇,因為寫這套書的出發點就是從企業網路維護和管理的實際應用出發,而不是其他同類書的以「理論」為線索。 從我了解的情況看,目前許多讀者,特別是剛從學校畢業的大學生讀者朋友在求職時就把自己全面學習「網管員必讀」系列叢書作為自己求職時的「賣點」在向企業推薦,並有許多成功的案例。也有一些學校採用這套書作為為教學或者培訓教材,受到廣大學生的一致認可。目前這套書不僅得到國內許多讀者朋友的喜愛,還得到國內其他出版社編輯、大學學校的老師和專家的高度評價,而且還版權輸出到了台灣,必將在台灣引起同樣的熱潮。 三、「網管員必讀」系列適合國家的網管員資格認證嗎? 現在許多讀者朋友,特別是剛從學校畢業的大學生,在真正從事網路管理行業前,首先做的就是想獲取國家認可的網管員資格證書。在他們得知這套書的價值後,都會問筆者這樣一個問題。詳句實話,我的這套書並不適合作為認證教材選用,因為我寫這套書的出發點就不是為了應付這類資格論證,而是實際網路維護和管理需求。但我要說的是,這套的確可以給想通過網管員,甚至網路工程師資格認證的朋友提供非常大的幫助,這是我在嚴格對比了網管員和網路工程師考試大綱後得出的。的確,在大綱中有一些知識點我的這套書中沒有提到,如各種進制數據的轉換、各種城域網接入技術等,因為我們的這套是面對是企業區域網管理。但是絕大部分知識點我們的這套叢書中不僅都已有詳細介紹,而且還有非常豐富的實例,比起純理論性質的考試教材更容易理解和掌握。同時通過具體應用方案的掌握,可以為日後的正式網路維護和管理工作打下堅實的技術基礎,而不是像學習其他同類圖書那樣,理論與實踐完全脫節。所以,總的來說,我認為僅*這套書不足以保證您通過網管員或網路工程師認證,但這套書的確是其他認證教材的一個很好補充。 四、 「網管員必讀」系列叢書一共有幾本?各介紹了什麼內容? 這也是許多讀者朋友所關心的,也經常問到這樣一個問題。目前這套書的總體架構已確定,就是以上這八本了,暫時不會再推出新的單本,只可能出修訂版。 「網管員必讀」系列八個選題分別從不同角度介紹了不同領域的網路維護和管理技能,整個系列非常系統、全面,基本上全面囊括了一般的大、中小型企業網管員所從事的所有工作。通過對本套全書的學習,讀者可以全面掌握網路管理方方面面的技能,全面提高自己的網路維護和管理水平,使自己在較短時間內成為一名合格的網路管理員。 在這套書中,雖然有些看起來與一般的網路類圖書沒什麼差別,如《網管員必讀——網路基礎》,其中介紹的也主要是一些網路技術基礎和網路設備基礎,但與其他同類書仍有著本質的區別。許多同類書是全面介紹各種網路技術,包括區域網和廣域網,甚至還包括城域網。在這么多技術中,對於絕大多數區域網維護和管理人員來說,真正用得上的並不多。而且因為寫作出發點本身就不是基於應用,所以,盡管介紹了一些必需的知識,但讀者很難與對應的應用聯繫上,處於孤立的學習狀態,在具體的網路維護和管理中很難用上這些基礎理論知識。而本書則是從企業區域網應用角度為出發點,在介紹相應知識前就聯繫到相應的應用,然後才正式介紹企業區域網維護和管理方面所需的主要網路技術和網路設備理論知識,這樣讀者就可有針對性地學習,並主動與具體應用聯系起來,真正達到「學以致用」的目的。 其餘的七本圖書則更是全面體現了「應用至上」的原則,專門針對我們在平常的網路維護和管理工作的某一領域介紹了相關技能。 2008-03-27 10:54

3. 文科生可以報哪些互聯網專業哪些專業值得考慮

現在的網路普及速度越來越快，會發現互聯網專業的薪資待遇是比較好的，所以文科生可以選擇一些互聯網專業進行報考，並且這個專業的更新速度比較快，也是值得報考，工作之後的福利待遇會比較高。

新聞學也是文科生從事互聯網行業的一個信息學科，學生學習的課程比較多，但是就業范圍比較廣。可以從事媒體行業以及文案工作，還可以進入互聯網公司，做新媒體運營，論壇策劃和網路編輯等相關工作。電子商務專業也是興起的專業之一，可以從事商品的營銷和網路購物平台的營銷從而實現數字化，電子化是對人才的需求比較大的。

4. 什麼是基於數據倉庫和網路的的數據挖掘技術

這是一句廢話。
首先，數據挖掘就是基於數據倉庫的，這個不用說，潛台詞也是。
再有，任何系統能不聯網？除非是單機。這在當下現實嗎？所以都是基於網路的。因此這個也是廢話。

總之，這就是一句湊字數的話，本來就是簡單的一個「數據挖掘技術」，為了湊字數，弄成了「基於數據倉庫和網路的的數據挖掘技術」。

5. 對於社交網路的數據挖掘應該如何入手，使用哪些演算法

3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟體學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講座欄目作了題為《大數據時代的數據挖掘》的主題分享，深度詮釋了大數據及大數據時代下的數據挖掘。

眾所周知，大數據時代的大數據挖掘已成為各行各業的一大熱點。
一、數據挖掘
在大數據時代，數據的產生和收集是基礎，數據挖掘是關鍵，數據挖掘可以說是大數據最關鍵也是最基本的工作。通常而言，數據挖掘也稱為DataMining，或知識發現Knowledge Discovery from Data，泛指從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知但潛在的有用信息和模式的一個工程化和系統化的過程。
不同的學者對數據挖掘有著不同的理解，但個人認為，數據挖掘的特性主要有以下四個方面：
1.應用性（A Combination of Theory and Application）：數據挖掘是理論演算法和應用實踐的完美結合。數據挖掘源於實際生產生活中應用的需求，挖掘的數據來自於具體應用，同時通過數據挖掘發現的知識又要運用到實踐中去，輔助實際決策。所以，數據挖掘來自於應用實踐，同時也服務於應用實踐，數據是根本，數據挖掘應以數據為導向，其中涉及到演算法的設計與開發都需考慮到實際應用的需求，對問題進行抽象和泛化，將好的演算法應用於實際中，並在實際中得到檢驗。
2.工程性（An Engineering Process）：數據挖掘是一個由多個步驟組成的工程化過程。數據挖掘的應用特性決定了數據挖掘不僅僅是演算法分析和應用，而是一個包含數據准備和管理、數據預處理和轉換、挖掘演算法開發和應用、結果展示和驗證以及知識積累和使用的完整過程。而且在實際應用中，典型的數據挖掘過程還是一個交互和循環的過程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：數據挖掘是多種功能的集合。常用的數據挖掘功能包括數據探索分析、關聯規則挖掘、時間序列模式挖掘、分類預測、聚類分析、異常檢測、數據可視化和鏈接分析等。一個具體的應用案例往往涉及多個不同的功能。不同的功能通常有不同的理論和技術基礎，而且每一個功能都有不同的演算法支撐。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：數據挖掘是一門交叉學科，它利用了來自統計分析、模式識別、機器學習、人工智慧、信息檢索、資料庫等諸多不同領域的研究成果和學術思想。同時一些其他領域如隨機演算法、資訊理論、可視化、分布式計算和最優化也對數據挖掘的發展起到重要的作用。數據挖掘與這些相關領域的區別可以由前面提到的數據挖掘的3個特性來總結，最重要的是它更側重於應用。
綜上所述，應用性是數據挖掘的一個重要特性，是其區別於其他學科的關鍵，同時，其應用特性與其他特性相輔相成，這些特性在一定程度上決定了數據挖掘的研究與發展，同時，也為如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性意見。如從研究發展來看，實際應用的需求是數據挖掘領域很多方法提出和發展的根源。從最開始的顧客交易數據分析（market basket analysis）、多媒體數據挖掘（multimedia data mining）、隱私保護數據挖掘（privacy-preserving data mining）到文本數據挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒體挖掘（social media mining）都是由應用推動的。工程性和集合性決定了數據挖掘研究內容和方向的廣泛性。其中，工程性使得整個研究過程里的不同步驟都屬於數據挖掘的研究范疇。而集合性使得數據挖掘有多種不同的功能，而如何將多種功能聯系和結合起來，從一定程度上影響了數據挖掘研究方法的發展。比如，20世紀90年代中期，數據挖掘的研究主要集中在關聯規則和時間序列模式的挖掘。到20世紀90年代末，研究人員開始研究基於關聯規則和時間序列模式的分類演算法（如classification based on association），將兩種不同的數據挖掘功能有機地結合起來。21世紀初，一個研究的熱點是半監督學習（semi-supervised learning）和半監督聚類（semi-supervised clustering），也是將分類和聚類這兩種功能有機結合起來。近年來的一些其他研究方向如子空間聚類（subspace clustering）（特徵抽取和聚類的結合）和圖分類（graph classification）（圖挖掘和分類的結合）也是將多種功能聯系和結合在一起。最後，交叉性導致了研究思路和方法設計的多樣化。
前面提到的是數據挖掘的特性對研究發展及研究方法的影響，另外，數據挖掘的這些特性對如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性的意見，對培養研究生、本科生均有一些指導意見，如應用性在指導數據挖掘時，應熟悉應用的業務和需求，需求才是數據挖掘的目的，業務和演算法、技術的緊密結合非常重要，了解業務、把握需求才能有針對性地對數據進行分析，挖掘其價值。因此，在實際應用中需要的是一種既懂業務，又懂數據挖掘演算法的人才。工程性決定了要掌握數據挖掘需有一定的工程能力，一個好的數據額挖掘人員首先是一名工程師，有很強大的處理大規模數據和開發原型系統的能力，這相當於在培養數據挖掘工程師時，對數據的處理能力和編程能力很重要。集合性使得在具體應用數據挖掘時，要做好底層不同功能和多種演算法積累。交叉性決定了在學習數據挖掘時要主動了解和學習相關領域的思想和技術。
因此，這些特性均是數據挖掘的特點，通過這四個特性可總結和學習數據挖掘。
二、大數據的特徵
大數據（bigdata）一詞經常被用以描述和指代信息爆炸時代產生的海量信息。研究大數據的意義在於發現和理解信息內容及信息與信息之間的聯系。研究大數據首先要理清和了解大數據的特點及基本概念，進而理解和認識大數據。
研究大數據首先要理解大數據的特徵和基本概念。業界普遍認為，大數據具有標準的「4V」特徵：
1.Volume（大量）：數據體量巨大，從TB級別躍升到PB級別。
2.Variety（多樣）：數據類型繁多，如網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：處理速度快，實時分析，這也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
4.Value（價值）：價值密度低，蘊含有效價值高，合理利用低密度價值的數據並對其進行正確、准確的分析，將會帶來巨大的商業和社會價值。
上述「4V」特點描述了大數據與以往部分抽樣的「小數據」的主要區別。然而，實踐是大數據的最終價值體現的唯一途徑。從實際應用和大數據處理的復雜性看，大數據還具有如下新的「4V」特點：
5.Variability（變化）：在不同的場景、不同的研究目標下數據的結構和意義可能會發生變化，因此，在實際研究中要考慮具體的上下文場景（Context）。
6.Veracity（真實性）：獲取真實、可靠的數據是保證分析結果准確、有效的前提。只有真實而准確的數據才能獲取真正有意義的結果。
7.Volatility（波動性）/Variance（差異）：由於數據本身含有噪音及分析流程的不規范性，導致採用不同的演算法或不同分析過程與手段會得到不穩定的分析結果。
8.Visualization（可視化）：在大數據環境下，通過數據可視化可以更加直觀地闡釋數據的意義，幫助理解數據，解釋結果。
綜上所述，以上「8V」特徵在大數據分析與數據挖掘中具有很強的指導意義。
三、大數據時代下的數據挖掘
在大數據時代，數據挖掘需考慮以下四個問題：
大數據挖掘的核心和本質是應用、演算法、數據和平台4個要素的有機結合。
因為數據挖掘是應用驅動的，來源於實踐，海量數據產生於應用之中。需用具體的應用數據作為驅動，以演算法、工具和平台作為支撐，最終將發現的知識和信息應用到實踐中去，從而提供量化的、合理的、可行的、且能產生巨大價值的信息。
挖掘大數據中隱含的有用信息需設計和開發相應的數據挖掘和學習演算法。演算法的設計和開發需以具體的應用數據作為驅動，同時在實際問題中得到應用和驗證，而演算法的實現和應用需要高效的處理平台，這個處理平台可以解決波動性問題。高效的處理平台需要有效分析海量數據，及時對多元數據進行集成，同時有力支持數據化對演算法及數據可視化的執行，並對數據分析的流程進行規范。
總之，應用、演算法、數據、平台這四個方面相結合的思想，是對大數據時代的數據挖掘理解與認識的綜合提煉，體現了大數據時代數據挖掘的本質與核心。這四個方面也是對相應研究方面的集成和架構，這四個架構具體從以下四個層面展開：
應用層（Application）：關心的是數據的收集與演算法驗證，關鍵問題是理解與應用相關的語義和領域知識。
數據層（Data）：數據的管理、存儲、訪問與安全，關心的是如何進行高效的數據使用。
演算法層（Algorithm）：主要是數據挖掘、機器學習、近似演算法等演算法的設計與實現。
平台層（Infrastructure）：數據的訪問和計算，計算平台處理分布式大規模的數據。
綜上所述，數據挖掘的演算法分為多個層次，在不同的層面有不同的研究內容，可以看到目前在做數據挖掘時的主要研究方向，如利用數據融合技術預處理稀疏、異構、不確定、不完整以及多來源數據；挖掘復雜動態變化的數據；測試通過局部學習和模型融合所得到的全局知識，並反饋相關信息給預處理階段；對數據並行分布化，達到有效使用的目的。
四、大數據挖掘系統的開發
1.背景目標
大數據時代的來臨使得數據的規模和復雜性都出現爆炸式的增長，促使不同應用領域的數據分析人員利用數據挖掘技術對數據進行分析。在應用領域中，如醫療保健、高端製造、金融等，一個典型的數據挖掘任務往往需要復雜的子任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法以及在分布式計算環境中高效運行。因此，在大數據時代進行數據挖掘應用的一個當務之急是要開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
之前提到一個數據挖掘有多種任務、多種功能及不同的挖掘演算法，同時，需要一個高效的平台。因此，大數據時代的數據挖掘和應用的當務之急，便是開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
2.相關產品
現有的數據挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它們提供了友好的界面，方便用戶進行分析，然而這些工具並不適合進行大規模的數據分析，同時，在使用這些工具時用戶很難添加新的演算法程序。
流行的數據挖掘演算法庫
如Mahout、MLC++和MILK，這些演算法庫提供了大量的數據挖掘演算法。但這些演算法庫需要有高級編程技能才能進行任務配置和演算法集成。
最近出現的一些集成的數據挖掘產品
如Radoop和BC-PDM，它們提供友好的用戶界面來快速配置數據挖掘任務。但這些產品是基於Hadoop框架的，對非Hadoop演算法程序的支持非常有限。沒有明確地解決在多用戶和多任務情況下的資源分配。
3.FIU-Miner
為解決現有工具和產品在大數據挖掘中的局限性，我們團隊開發了一個新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一個用戶友好並支持在分布式環境中進行高效率計算和快速集成的數據挖掘系統。與現有數據挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一組新的功能，能夠幫助數據分析人員方便並有效地開展各項復雜的數據挖掘任務。
與傳統的數據挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下幾個方面：
A.用戶友好、人性化、快速的數據挖掘任務配置。基於「軟體即服務」這一模式，FIU-Miner隱藏了與數據分析任務無關的低端細節。通過FIU-Miner提供的人性化用戶界面，用戶可以通過將現有演算法直接組裝成工作流，輕松完成一個復雜數據挖掘問題的任務配置，而不需要編寫任何代碼。
B.靈活的多語言程序集成。允許用戶將目前最先進的數據挖掘演算法直接導入系統演算法庫中，以此對分析工具集合進行擴充和管理。同時，由於FIU-Miner能夠正確地將任務分配到有合適運行環境的計算節點上，所以對這些導入的演算法沒有實現語言的限制。
C.異構環境中有效的資源管理。FIU-Miner支持在異構的計算環境中（包括圖形工作站、單個計算機、和伺服器等）運行數據挖掘任務。FIU-Miner綜合考慮各種因素（包括演算法實現、伺服器負載平衡和數據位置）來優化計算資源的利用率。
D.有效的程序調度和執行。
應用架構上包括用戶界面層、任務和系統管理層、邏輯資源層、異構的物理資源層。這種分層架構充分考慮了海量數據的分布式存儲、不同數據挖掘演算法的集成、多重任務的配置及系統用戶的交付功能。一個典型的數據挖掘任務在應用之中需要復雜的主任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法。因此，開發和建立這樣的計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員進行有效的分析是大數據挖掘中的一個重要任務。
FIU-Miner系統用在了不同方面：如高端製造業、倉庫智能管理、空間數據處理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系統之上的、支持多種在線空間數據分析的一個平台。提供了一種類SQL語句的空間數據查詢與挖掘語言MapQL。它不但支持類SQL語句，更重要的是可根據用戶的不同要求，進行空間數據挖掘，渲染和畫圖查詢得到空間數據。通過構建空間數據分析的工作流來優化分析流程，提高分析效率。
製造業是指大規模地把原材料加工成成品的工業生產過程。高端製造業是指製造業中新出現的具有高技術含量、高附加值、強競爭力的產業。典型的高端製造業包括電子半導體生產、精密儀器製造、生物制葯等。這些製造領域往往涉及嚴密的工程設計、復雜的裝配生產線、大量的控制加工設備與工藝參數、精確的過程式控制制和材料的嚴格規范。產量和品質極大地依賴流程管控和優化決策。因此，製造企業不遺餘力地採用各種措施優化生產流程、調優控制參數、提高產品品質和產量，從而提高企業的競爭力。
在空間數據處理方面，TerraFly GeoCloud對多種在線空間數據分析。對傳統數據分析而言，其難點在於MapQL語句比較難寫，任務之間的關系比較復雜，順序執行之間空間數據分許效率較低。而FIU-Miner可有效解決以上三個難點。
總結而言，大數據的復雜特徵對數據挖掘在理論和演算法研究方面提出了新的要求和挑戰。大數據是現象，核心是挖掘數據中蘊含的潛在信息，並使它們發揮價值。數據挖掘是理論技術和實際應用的完美結合。數據挖掘是理論和實踐相結合的一個例子。
-
-

6. 淺談數據挖掘技術在企業客戶關系管理的應用論文

淺談數據挖掘技術在企業客戶關系管理的應用論文

摘 要：高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰，大多數銀行企業都在構建以客戶為中心的客戶關系管理體系，這一經營體系理念的構建，不僅僅能提高企業的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業的經濟效益。但是，隨著網路技

關鍵詞：客戶關系管理畢業論文

高度開放的中國金融市場，特別是中國銀行業市場受到日趨激烈的國外銀行沖擊和挑戰，大多數銀行企業都在構建以客戶為中心的客戶關系管理體系，這一經營體系理念的構建，不僅僅能提高企業的知名度和顧客的滿意度，而且能提高企業的經濟效益。但是，隨著網路技術和信息技術的發展，客戶關系管理如何能結合數據挖掘技術和數據倉庫技術，增強企業的核心競爭力已經成為企業亟待解決的問題。因為，企業的數據挖掘技術的運用能夠解決客戶的矛盾，為客戶設計獨立的、擁有個性化的數據產品和數據服務，能夠真正意義上以客戶為核心，防範企業風險，創造企業財富。

關鍵詞：客戶關系管理畢業論文

一、數據挖掘技術與客戶關系管理兩者的聯系

隨著時代的發展，銀行客戶關系管理的發展已經越來越依賴數據挖掘技術，而數據挖掘技術是在數據倉庫技術的基礎上應運而生的，兩者有機的.結合能夠收集和處理大量的客戶數據，通過數據類型與數據特徵，進行整合，挖掘具有特殊意義的潛在客戶和消費群體，能夠觀察市場變化趨勢，這樣的技術在國外的銀行業的客戶關系管理廣泛使用。而作為國內的銀行企業，受到國外銀行業市場的大幅度沖擊，顯得有些捉襟見肘，面對大量的數據與快速發展的互聯網金融體系的沖擊，銀行業缺乏數據分析和存儲功能，往往造成數據的流逝，特別是在數據的智能預測與客戶關系管理還處於初步階段。我國的銀行業如何能更完善的建立客戶關系管理體系與數據挖掘技術相互融合，這樣才能使得企業獲得更強的企業核心競爭力。

二、數據挖掘技術在企業客戶關系管理實行中存在的問題

現今，我國的金融業發展存在著數據數量大，數據信息混亂等問題，無法結合客戶關系管理的需要，建立統一而行之有效的數據歸納，並以客戶為中心實行客戶關系管理。

1.客戶信息不健全

在如今的銀行企業，雖然已經實行實名制戶籍管理制度，但由於實行的年頭比較短，特別是以前的數據匱乏。重點體現在，銀行的客戶信息採集主要是姓名和身份證號碼，而對於客戶的職業、學歷等相關信息一概不知，極大的影響了客戶關系管理體系的構建。另外，數據還不能統一和兼容，每個系統都是獨立的系統，比如：信貸系統、儲蓄系統全部分離。這樣存在交叉、就不能掌握出到底擁有多少客戶，特別是那些需要服務的目標客戶，無法享受到銀行給予的高質量的優質服務。

2.數據集中帶來的差異化的憂慮

以客戶為中心的客戶關系管理體系，是建立在客戶差異化服務的基礎上的，而作為銀行大多數以數據集中，全部有總行分配，這樣不僅不利於企業的差異化服務，給顧客提供優質得到個性化業務，同時，分行也很難對挖掘潛在客戶和分析客戶成分提供一手的數據，損失客戶的利益，做到數據集中，往往是不明智的選擇。

3.經營管理存在弊端

從組織結構上，我國的銀行體系設置機構龐雜，管理人員與生產服務人員脫節現象極其普遍，管理人員不懂業務，只是一味的抓市場，而沒有有效的營銷手段，更別說以市場為導向，以客戶為核心，建立客戶關系管理體系。大多數的人完全是靠關系而非真正意義上靠能力，另外，業務流程繁瑣，不利於客戶享受更多的星級待遇，這與數據發掘的運用背道而馳，很難體現出客戶關系管理的價值。

三、數據挖掘技術在企業的應用和實施

如何能更好的利用數據挖掘技術與客戶關系管理進行合理的搭配和結合是現今我們面臨的最大問題。所有我們對客戶信息進行分析，利用模糊聚類分析方法對客戶進行分類，通過建立個性化的信息服務體系，真正意義的提高客戶的價值。

1.優化客戶服務

以客戶為中心提高服務質量是銀行發展的根源。要利用數據挖掘技術的優勢，發現信貸趨勢，及時掌握客戶的需求，為客戶提高網上服務，網上交易，網上查詢等功能，高度體現互聯網的作用，動態挖掘數據，通過智能化的信貸服務，拓寬銀行業務水平，保證客戶的滿意度。

2.利用數據挖掘技術建立多渠道客戶服務系統

利用數據挖掘技術整合銀行業務和營銷環節為客戶提供綜合性的服務。採用不同的渠道實現信息共享，針對目標客戶推薦銀行新產品，拓寬新領域，告別傳統的櫃台服務體系，實行互聯網與櫃台體系相結合的多渠道服務媒介體系。優化客戶關系管理理念，推進營銷戰略的執行。提高企業的美譽度。

四、數據挖掘技術是銀行企業客戶關系管理體系構建的基礎

隨著信息技術的不斷發展，網路技術的快速推進，客戶關系管理體系要緊跟時代潮流，緊密圍繞客戶為中心，利用信息優勢，自動獲取客戶需求，打造出更多的個性化、差異化客戶服務理念，使得為企業核心競爭能力得到真正意義的提高。

7. 200分信息安全,網路技術,人工智慧,數據挖掘

網路技術和數據挖掘都是偏應用方面的,數據挖掘一般都是小公司在做;
網路技術基本就是純應用的,賺的也不少.Dell配置伺服器什麼的,那些人每個月還過W呢.
信息安全和加密解密,攻防有關,目前要這方面人才的公司還是要少點.不過如果能吃公家飯也是不錯的選擇;
人工智慧好像偏研究了,如果喜歡進研究所做研究工作也很穩定,

我現在研究生二年級,學的網路和並行計算,選的方向和最後的工作確實沒有很大的關系,我現在就在用Java工作的.如果老師沒有項目做的話,或者老師允許出去找工作的話,全憑個人愛好去學什麼了.不過個人以為信息安全和數據挖掘不如去學習網路容易找工作.畢竟招加密解密的公司不多.人工智慧不太了解.